Стандартное нормальное распространение (SND) - Программа на Java

Опубликовано: 18 Января, 2022

Стандартное нормальное распределение - это частный случай нормального распределения. Это происходит, когда нормальная случайная величина имеет среднее значение 0 и стандартное отклонение 1 . Нормальная случайная величина стандартного нормального распределения называется стандартной оценкой или z-оценкой .
Преобразование из нормально распределенного в стандартное нормально распределенное значение происходит по формуле,

Z = (X - u) / с
куда:
Z = значение стандартного нормального распределения
X = значение в исходном распределении
u = среднее значение исходного распределения
s = стандартное отклонение исходного распределения

Code –

// Java code to demonstrate the naive method
// of finding Z-value
  
import java.io.*;
import java.util.*;
  
class SDN {
    public static void main(String[] args)
    {
  
        // initialization of variables
        double Z, X, s, u;
        X = 26;
        u = 50;
        s = 10;
  
        // master formula
        Z = (X - u) / s;
  
        // print the z-value
        System.out.println("the Z-value obtained is: " + Z);
    }
}

Выход -

полученное Z-значение: -2,4

Генерация случайной стандартной нормальной функции - использование nextGaussian () в Java:
Метод nextGaussian () используется для получения следующего случайного, нормально распределенного двойного значения со средним значением 0,0 и стандартным отклонением 1,0.

Декларация:
публичный двойной nextGaussian ()
Параметры:
NA
Возвращаемое значение:
Вызов метода возвращает случайное, нормально распределенное значение типа double.
со средним значением 0,0 и стандартным отклонением 1,0.
Исключение :
NA

В следующем примере показано использование java.util.Random.nextGaussian ():

Code –

// Java code to demonstrate the working
// of nextGaussian()
import java.util.*;
  
public class NextGaussian {
  
    public static void main(String[] args)
    {
  
        // create random object
        Random ran = new Random();
  
        // generating integer
        double nxt = ran.nextGaussian();
  
        // Printing the random Number
        System.out.println("The next Gaussian value generated is : " + nxt);
    }
}

Выход -

Следующее сгенерированное значение Гаусса: -0,24283691098606316

Вниманию читателя! Не прекращайте учиться сейчас. Освойте все важные концепции DSA с помощью самостоятельного курса DSA по приемлемой для студентов цене и будьте готовы к работе в отрасли. Чтобы завершить подготовку от изучения языка к DS Algo и многому другому, см. Полный курс подготовки к собеседованию .

Если вы хотите посещать живые занятия с отраслевыми экспертами, пожалуйста, обращайтесь к Geeks Classes Live и Geeks Classes Live USA.

Java

Стандартное нормальное распространение (SND) - Программа на Java

РЕКОМЕНДУЕМЫЕ СТАТЬИ